AI 기반 도시재난 대응 프레임워크 구축

인공지능 전문 기업인 코난테크놀로지가 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 '디지털기술 기반 수요 참여형 현안해결지원 프레임워크 개발' 사업자로 선정되었습니다. 이 사업은 AI 기술을 활용하여 침수, 감염병 등 다양한 도시재난에 선제적으로 대응하기 위한 목적으로 추진되고 있습니다. 다양한 데이터 통합 및 분석을 통해 AI 기반의 예측과 시뮬레이션이 가능하도록 지원 체계를 구축하려는 목표를 가지고 있습니다. AI 기술의 필요성 현대 사회는 다양한 도시재난과 생활안전에 대한 위협에 직면해 있습니다. 이에 따라 AI 기술은 더욱 중요한 역할을 맡고 있습니다. 특히, 침수나 감염병 같은 상황에서는 빠른 대응이 필수적이며, AI 기반의 예측 모델은 이러한 긴급 상황에 즉각적으로 반응할 수 있는 도구로 자리잡고 있습니다. AI 기술은 데이터를 신속하게 분석하고, 패턴을 인식하여 실시간 정보를 제공함으로써 도시재난에 대한 선제적 대응을 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 침수 예측 알고리즘은 기상 데이터를 분석하여 특정 지역에서의 위험도를 사전에 경고할 수 있으며, 이는 시민들의 안전을 지키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. AI의 발전은 데이터 통합 및 관리에서도 큰 이점을 제공합니다. 다양한 출처에서 수집된 데이터는 서로 다른 형식과 구조를 가질 수 있는데, AI는 이러한 복잡한 데이터들을 효과적으로 통합하여 의미 있는 정보를 추출해낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 도시재난의 진단과 대응에 있어 필수적인 요소입니다. 도시재난 예측 및 분석의 중요성 도시재난 대응에는 신속하고 정확한 정보가 필수적입니다. AI 기반의 예측 및 분석 모델은 이러한 요구를 충족시키는 데 큰 의의를 가집니다. 예측 모델은 과거의 데이터를 통해 현재 상황을 분석하고, 미래의 위험 요소를 파악하는 데 기여합니다. 축적된 데이터를 기반으로 한 AI는 효과적인 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 결정적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어...

망고부스트 대규모 AI 네트워킹 솔루션 발표

망고부스트(대표 김장우)는 오는 12일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2025 OCP 코리아 테크 데이(Korea Tech Day)’에 참가하여, 대형언어모델(LLM) 추론-학습 및 대규모 인공지능(AI) 네트워킹 환경을 최적화하는 풀스택 인프라 솔루션을 발표한다. 이번 행사에서 김장우 대표는 기조 강연을 통해 RDMA 기반의 고성능 GPU 네트워킹 아키텍처와 DPU를 활용한 하드웨어 가속 기법을 소개할 예정이다. 또한, 김창수 시스템 소프트웨어팀 팀장이 발표를 진행할 계획이다.

고성능 네트워킹 솔루션의 필요성

대규모 AI의 발전과 함께, 고성능 네트워킹 솔루션의 필요성이 더욱 뚜렷해지고 있다. 데이터의 빠른 전송과 처리 속도를 요구하는 각종 AI 모델은 그 성능을 최대한 발휘하기 위해 최적화된 네트워킹 인프라가 필수적이다. 망고부스트는 이번 발표에서 이러한 필요성을 충족하기 위한 RDMA(Remote Direct Memory Access) 기반 GPU 네트워킹 아키텍처를 소개할 예정이다. RDMA는 CPU 개입 없이 데이터를 직접 전송할 수 있게 해줘, 데이터 전송의 병목 현상을 크게 줄이는 효과를 준다. 이러한 네트워킹 솔루션은 AI 학습 속도를 획기적으로 향상시키며, 대규모 데이터셋을 처리할 때 발생할 수 있는 지연 시간을 최소화한다. 특히, AI의 학습 및 추론 단계에서 필요한 성능과 안정성을 동시에 갖출 수 있는 것이 큰 장점으로 작용한다. 따라서, 망고부스트가 선보이는 네트워킹 솔루션은 AI 개발자와 연구자들 사이에서 큰 주목을 받을 것으로 예상된다. 결론적으로, 대규모 AI 솔루션을 효과적으로 수행하기 위해서는 고성능 네트워킹 솔루션이 필요하며, 이는 앞으로의 AI 발전에 기여할 수 있는 중요한 요소가 될 것이다. 망고부스트의 이러한 기술력은 AI 생태계를 한층 더 발전시킬 가능성이 크다.

DPU를 활용한 하드웨어 가속 기법

망고부스트의 발표에서는 DPU(Data Processing Unit)를 활용한 하드웨어 가속 기법도 주요한 내용으로 다뤄질 예정이다. DPU는 기본적인 데이터 처리 외에도 AI 가속과 관련된 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 설계된 프로세서다. 이러한 하드웨어 가속 기법은 전통적인 CPU와 GPU의 한계를 극복하며, AI 모델의 추론과 학습 과정을 가속화하는 데 중요한 역할을 한다. DPU를 사용하면 특정 작업에 최적화된 연산을 수행할 수 있어, AI 모델 훈련에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있다. 이는 특히 대규모 데이터셋을 다루는 환경에서 매우 유용하다. 또한, DPU는 에너지 효율성을 높여주어, 전체 시스템의 전력 소비를 줄이는 효과도 가져온다. 따라서, 이러한 하드웨어 가속 기법을 통해 망고부스트는 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다. DPU 활용은 이번 발표의 핵심 테마 중 하나로, 참석자들에게 AI 개발의 미래 방향성을 제시할 중요한 기회가 될 것이다. 망고부스트의 혁신적인 접근법은 대규모 AI 네트워킹 환경을 더욱 진화시키는 데 크게 기여할 것으로 보인다.

대규모 언어 모델의 추론-학습 최적화

대형언어모델(LLM)의 추론-학습 과정에서의 최적화는 AI 기술 발전의 중요한 축을 이루고 있다. 망고부스트는 이번 발표에서 LLM의 효율성과 성능을 향상시키는 다양한 방법론에 대해 소개할 예정이다. 대규모 언어 모델은 방대한 데이터에서 학습하여 자연어 처리를 수행하는데, 이 과정에서 대량의 계산을 요구한다. 따라서, 대규모 언어 모델의 학습과 추론은 GPU와 DPU 같은 고성능 하드웨어의 지원을 통해 최적화될 수 있다. 망고부스트는 또한, LLM의 학습 시에 발생할 수 있는 메모리 사용 문제를 해결하기 위한 전략에 대해서도 소개할 것이다. 이를 통해 대규모 언어 모델의 처리 속도를 개선하고, 정확한 결과를 도출할 수 있도록 하는 다양한 기술적인 접근법을 제안할 예정이다. 결론적으로, 대규모 언어 모델의 추론-학습 최적화는 AI 기술의 핵심 과제 중 하나로, 이는 향후 다양한 산업 분야에 응용될 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 망고부스트의 우수한 기술력은 이러한 변화를 이끌어낼 중요한 요소가 될 것이다.
결론적으로, 망고부스트는 ‘2025 OCP 코리아 테크 데이’에서 고성능 네트워킹 솔루션과 DPU 활용, 대규모 언어 모델의 추론-학습 최적화에 대해 발표할 예정이다. 이 발표는 대규모 AI 환경에서의 효율성 및 성능 향상에 기여할 것으로 기대되며, 참석자들에게 중요한 통찰력을 제공할 것이다. 앞으로의 AI 기술 발전을 위한 발판이 될 이번 발표에 많은 관심이 모일 것으로 예상된다.

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